1、目前電力系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)字仿真技術(shù)是電力系統(tǒng)規(guī)劃、運(yùn)行、控制和決策的主要手段，其中影響仿真結(jié)果精度和可信度最為重要的因素是負(fù)荷模型。因?yàn)殡娏ο到y(tǒng)負(fù)荷自身的隨機(jī)性、多樣的變化性、地域分散和非線性等特征，讓電力負(fù)荷建模成為電力系統(tǒng)界公認(rèn)的一大難題。
　　在電力系統(tǒng)負(fù)荷建模研究中，長(zhǎng)久以來深受關(guān)注的最基本和最關(guān)鍵的焦點(diǎn)之一就是負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)。因?yàn)殡娏ο到y(tǒng)綜合負(fù)荷自身結(jié)構(gòu)的復(fù)雜，如果只是使用靜態(tài)或動(dòng)態(tài)負(fù)荷模型就很難精確的描繪出其中的復(fù)雜特性，那

2、么使用靜態(tài)模型與動(dòng)態(tài)模型相結(jié)合的綜合負(fù)荷模型就成為趨勢(shì)。隨著對(duì)電力負(fù)荷研究的深入，負(fù)荷的數(shù)學(xué)模型已較為成熟，但因?yàn)樨?fù)荷的復(fù)雜性使得模型參數(shù)的獲取變得困難，而參數(shù)準(zhǔn)確程度又直接影響了負(fù)荷模型的有效性，因此研究負(fù)荷模型的參數(shù)辨識(shí)具有重要意義。
　　負(fù)荷參數(shù)識(shí)別算法對(duì)負(fù)荷模型參數(shù)的平穩(wěn)性有著非常重要的意義，若辨識(shí)算法不具有很好的全局收斂性，則辨識(shí)出的電力系統(tǒng)負(fù)荷模型就不具有實(shí)際應(yīng)用的實(shí)用性。為了解決負(fù)荷模型參數(shù)辨識(shí)結(jié)果平穩(wěn)性這一困擾模型